Отрывок: − независимая масштабируемость: каждый компонент можно масштабировать независимо от другого. Это позволяет обеспечить необходимую устойчивость системы меньшими затратами. 51 − возможность повторного использования: компоненты реализуют свою маленькую конкретную функцию. Это означает, что их проще адаптировать для использования в других системах, сервисах или приложениях. 2.3 Проектирование информационно-логической модели системы 2.3.1 Диа...
Название : Автоматизированная система детектирования признаков акустического излучения транспортных средств на аудиозаписях с использованием сверточных нейронных сетей
Авторы/Редакторы : Привалов А. С.
Головнин О. К.
Соловьева Я. В.
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
Институт информатики
математики и электроники
Дата публикации : 2020
Библиографическое описание : Привалов, А. С. Автоматизированная система детектирования признаков акустического излучения транспортных средств на аудиозаписях с использованием сверточных нейронных сетей : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.04.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень магистратуры) / А. С. Привалов ; рук. работы О. К. Головнин ; нормоконтролер Я. В. Соловьева ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатик. - Самара, 2020. - on-line
Аннотация : Целью выпускной квалификационной работы магистра являетсяразработка автоматизированной системы детектирования признаковакустического излучения транспортных средств на аудиозаписях сиспользованием сверточных нейронных сетей.Проведено исследование предметной области «Анализ транспортныхпотоков», рассмотрены задачи детектирования признаков и особенностиакустического излучения, проанализированы нейросетевые технологии иалгоритмы дискретного преобразования сигналов, применяемые в решениианалогичных задач. Выполнен аналитический обзор существующих систем-аналогов. Разработан метод классификации объектов по их акустическомуизлучению. Построены диаграммы по методологии UML, создана модельданных, разработаны алгоритмы функционирования и описана архитектурасистемы. Разработана автоматизированная система детектирования признаковакустического излучения транспортных средств на аудиозаписях сиспользованием сверточных нейронных сетей. Проведены исследованияэффективности разработанной системы для решения постав
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\ВКР20200909155617
Ключевые слова: шаблоны
паттерны
транспортные средства
акустическое излучение
автоматизированные системы
сверточные нейронные сети
аудиозаписи
детектирование признаков
детектирование признаков акустического излучения
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы




Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.